7. Hạn chế nghiên cứu
5.2.3. Kiểm định các khuyết tật mô hình FEM
5.2.3.1. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Khi kiểm định PSSS của mô hình FEM, tác giả sử dụng câu lệnh “Xttest3”, kết quả ở hình 5.4 là Pro>chi2 = 0,0000. Do đó ta bác bỏ giả thuyết Ho: mô hình
Varidble VIF SQBT R- Squared VIF Tolerance ROE 1.98 1.41 O.5042 0.4958 ROS 1.13 1.06 O.8820 O.1180 LEV 1.19 1.09 0.8373 0.1627 TAT 1.22 1.10 O .8210 O.1790 SIZE 1.29 1.13 0.7766 0.2234
EIV 1.91 1.38 O.5228 O.4772
GOP 3 .OS 1.75 □ .3249 O.6751
DPI 3.91 1.98 O .2560 O.7440
GOL 2.09 1.45 □.4780 O.5220
Mean VIF 1.98
Eigenval Index
không có hiện tượng phương sai sai số (PSSS) thay đổi, chấp nhận H1: mô hình có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Ket luận rằng mô hình FEM có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Hình 5.4: Kết quả kiểm định PSSS thay đổi
. xttest3
Mcdizied Wald test for grπupwise Metereskedasticity in fixed effect regression model
Ξ0: sigɪaa(i) *2 = sigmiaA2 for all i Chi2 ;27) = 287Ễ3.S3 Prcb>chi2 = Ũ.ŨŨŨŨ
Nguồn: Số liệu từ phần mềm Stata 14
5.2.3.2. Kiểm định đa cộng tuyến
Tác giả đã nghiên cứu và áp dụng mô hình kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
dựa vào kiểm định Collin trên phần mềm Stata 14. Trong mô hình kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến với mô hình tác động cố định, điều cần chú ý khi đọc mô hình là hệ số VIF. Hệ số VIF là một thước đo mức độ các biến bị phóng đại do hiện tượng cộng tuyến. Sau khi chạy xong kiểm định phương sai thay đổi, tác giả tiếp tục áp dụng lệnh “Collin” để chạy kiểm định đa cộng tuyến. Ý nghĩa của mô hình cho biết mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến hay không. Thông thường nếu hệ số VIF nhỏ hơn 10 thì mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu VIF lớn hơn 10 thì mô hình đã xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và phải khắc phục điều này.
Nhìn chung, tất cả các biến của mô hình mà tác giả đã nghiên cứu và lựa chọn
đều có hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10 với hệ số VIF trung bình là 1,98. Hơn thế nữa, hệ số VIF đều có giá trị chỉ từ 1 - 4. Qua đó, tác giả kết luận mô hình
62
Hình 5.5: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến Collin
1 6.7921 1.0000 2 1.2590 2.3227 3 O .7683 2.9732 4 O.3767 4.2460 5 O.3596 4.3463 6 O.2279 5.4596 7 O.2001 5.8255 8 O.0107 25.2038 9 O.0048 37.4664 1 0 O.0007 97.6556
Fixed-effects (within) Graup variable: firml
regression Nunber OZ Obs
Nunber OZ grcups —
215 27
R-sq: Obs per grcup:
within = 0.1341 mi n = 7 between = O .0668 avg = 8 . O overall = 0.0697 max = B F(8,26) = 3.46 carr(u_i, Kb) = -0.5960 Prcb > F = O .0076 RO E Robust p> t∣ ∣ [951 Ccnz. Interval] Coez . Ξtd. Zrr. t ROS .0174299 .0135377 1-29 O . 209 -.0103972 .045257 LEV - .0075771 .0183089 -O . 41 O . 682 -.0452116 .0300574 IAI .0137702 .04927 0-28 O . 782 -.0875056 .115046 I Z Ξ Ξ .1581727 .0847919 1.87 O . 073 -.0161195 .332465 DIV Ll. .0698031 .0398275 1.75 O . 091 -.0120635 .1516697 GD P - .0002255 .0004142 -O . 54 O . 591 - .001077 .000626 CFI -.003049 .1492762 -O . 02 O . 984 -.3098906 .3037926 GOL - .0015072 .0019837 -O . 76 O . 454 -.0055847 .0025703 _cons -1.816927 .9645573 -1.88 O . 071 -3.799603 .1657488 sigma_u .09193166 sigma_e .0991115
rho .46247071 ( Zracticn of va r i a nc e due t σ u_i)
Condition Numher 97.6556
Eigenvalues & Cond Index COirputed from scaled raw sscp (w∕ intercept) DetCcorrelation matrix) 0.0735
Nguồn: Bảng số liệu từ phần mềm Stata 14
5.2.3.3. Kiểm định tự tương quan
Hình 5.6: Kết quả kiểm định tự tương quan mô hình FEM
. Xtaerial ROE ROS LEV TAT ΞIΞE DIV GDP CPI GOL
WoDLLdrijdge teat ZCE autocorrelation in panel data
HO: no Zirat-CEder autocorrelation
Fi lrΞ6) = 1.388
Prob > F = 0.2494
Nguồn: Bảng số liệu từ phần mềm Stata 14 Sau khi kiểm định PSSS thay đổi của mô hình FEM, tác giả đã sử dụng câu lệnh “Xtserial” để kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mô hình. Ket quả ở hình 5.5 là Pro>chi2 = 0,2494 (>5%). Do đó ta chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết Ho và chấp nhận Ho: mô hình không có hiện tượng tự tương quan. Cùng với
63
kiểm định Correlation, tác giả kết luận rằng mô hình FEM không có xảy ra hiện tượng tự tương quan.
5.2.3.4. Khắc phục các khuyết tật Fixed Effect Model
Sau khi kiểm định các khuyết tật trong mô hình các nhân tố tác động cố định FEM, tác giả phát hiện mô hình có xảy ra hiện tượng PSSS. Chính vì vậy, tác giả khắc phục hiện tượng PSSS bằng kỹ thuật sai số chuẩn mạnh Robust Standard Errors để mô hình trở nên đáng tin cậy và có ý nghĩa hơn. Nhìn vào kết quả, hệ số R bình phương không đổi nhưng các biến giải thích tác động lên biến phụ thuộc đã thay đổi. Sau khi sử dụng kỹ thuật sai số chuẩn mạnh Robust, các biến tác động đã được thay đổi thành hai biến đều tác động cùng chiều lên biến ROE đó là biến SIZE và DIVt-1.
Hình 5.7. Kết quả mô hình sử dụng kỹ thuật Robust Standard Error
Tên biến độc lập Kết quả thực tế
Tỷ suất sinh lời trên doanh thu (ROS) N
Đòn bẩy tài chính (LEV) N
Vòng quay tổng tài sản (TAT) N
Quy mô doanh nghiệp (SIZE) +
Tỷ lệ chi trả cổ tức (DIV) +
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) N
Nguồn: Số liệu từ phần mềm Stata 14